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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114399119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210055932.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法及装置是由黄灿;田冷;黄文奎;王恒力;周毓韬;吴涛;张翔宇设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法及装置，该方法包括：获取目标油藏的MMP影响因素数据；将所述MMP影响因素数据输入到预先训练出的卷积生成器中，得到所述预先训练出的卷积生成器输出的所述目标油藏的MMP预测值，其中，卷积生成器为根据卷积神经网络搭建的，卷积生成器不包含随机噪声输入，所述预先训练出的卷积生成器为根据训练样本集对卷积生成器进行多次迭代训练得到的，所述训练样本集中的每个训练样本包含：油藏的MMP值以及油藏的MMP影响因素数据。本发明实现了准确、高效的对油藏的MMP进行预测的有益效果。

本发明授权基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于条件卷积生成式对抗网络的MMP预测方法，其特征在于，包括： 获取目标油藏的MMP影响因素数据，所述MMP影响因素数据包括：油层温度TR、原油中易挥发组分摩尔分数Xvol、原油中C2-C4组分摩尔分数XC2-4、原油中C5-C6组分摩尔分数XC5-6、原油中C7+组分分子量MWC7+、注入气中CO2摩尔分数yCO2及注入气中四个杂质摩尔分数yC1、yN2、yH2S和yHC； 将所述MMP影响因素数据输入到预先训练出的卷积生成器中，得到所述预先训练出的卷积生成器输出的所述目标油藏的MMP预测值，其中，卷积生成器为根据卷积神经网络搭建的，卷积生成器不包含随机噪声输入，所述预先训练出的卷积生成器为根据训练样本集对卷积生成器进行多次迭代训练得到的，在训练时先基于所述训练样本集对卷积判别器的网络权重进行训练，然后基于所述训练样本集在由所述卷积判别器和所述卷积生成器组成的组合模型中对所述卷积生成器的网络权重进行训练，所述卷积判别器为根据卷积神经网络和全连接神经网络组合搭建的，所述训练样本集中的每个训练样本包含：油藏的MMP值以及油藏的MMP影响因素数据。

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